Numpy Array of Strings

Możemy wyjaśnić ciąg jako grupa znaków. Ma taką samą funkcję jak każda inna tablica, ale przechowuje w niej znaki i ma stałą liczbę elementów lub indeksów. Jak każdy inny język, Numpy obsługuje również tablice warstw postaci do przechowywania postaci lub grup znaków w formie tablic. Oferuje prosty i praktyczny sposób przechowywania znaków Unicode i znaków ciągu. Działa jako konstruktor, który używa bufora do tworzenia tablicy. Jeśli wartość bufora jest równa „Brak”, tworzy tablicę z „rzędem C” za pomocą „Strides”. W przeciwnym razie tworzy tablicę z krokami w „Fortran Order”.

Zauważ, że „C” i „Fortran” to dwa różne języki programowania. W tym celu Numpy zapewnia nam Numpy.Chararray () Funkcjonalność. Różnica między tworzeniem tablic z Numpy.Funkcja Chararray () i tworzenie tablic z zwykłymi tablicami z typem ciągów polega na tym, że ta klasa zapewnia nam kilka dodatkowych wydajnych funkcji. Gdy wartości są indeksowane, funkcja Chararray () automatycznie usuwa białe listy na końcu. W ten sam sposób, podczas porównań, białe listy są usuwane przez samych operatorów porównawczych.

Składnia

Składnia do użycia Numpy.Chararray () jest następujący:

klasa Numpy.Chararray (kształt, elementySize = 1, Unicode = false, bufor = brak, przesunięcie = 0, strides = brak, zamów = brak)

Omówmy teraz argumenty przekazywane do funkcji.

• kształt: Służy do określenia, jak kształtuje się nasza tablica. Jest to opcjonalny parametr.
• Przedmioty: Jest to opcjonalny parametr. Jest to parametr danych całkowitych, który służy do poinformowania długości tablicy.
• Unicode: Ten parametr ma logiczny danych i służy do poinformowania funkcji, czy bierze Unicode jako wejście, czy nie.
• bufor: Jest to opcjonalny parametr, który informuje adres pamięci punktu początkowego danych.
• zrównoważyć: Opcjonalny parametr, który jest ustalony przemieszczenie kroku od początku do końca.
• zamówienie: Wartość „C” lub „F” jest przekazywana na zamówienie. Jest to również opcjonalny parametr.
• Gdzie: Jest to opcjonalny parametr i jest oparty na warunkach.

Przykład 1

Zrozumieć Numpy.Funkcja Chararray bardziej szczegółowo, omówmy przykład. W poniższym przykładzie, po uwzględnieniu biblioteki Numpy, tworzymy zmienną Str_Array i wywołuje nasz Numpy.Funkcja Chararray przeciwko temu. W naszej funkcji podaliśmy tylko jeden parametr, który wynosi (4,5). Tutaj parametr jest kształtem naszej tablicy. Jak omówiliśmy wcześniej we wstępie, inne parametry są opcjonalne, więc nie musimy przekazywać tych parametrów, ponieważ funkcja działa bez tych parametrów i nie podaje żadnych błędów.

Zainicjujemy naszą zmienną STR_ARR o nazwie „A” w następującym wierszu. Jak wiemy, „A” to postać. Staramy się przechowywać ciąg znaków w naszej tablicy, dlatego wzięliśmy postać. Wreszcie, po prostu drukujemy zmienną STR_ARR, aby zobaczyć, co ona trzyma po całej operacji.

importować Numpy jako NP
str_arr = np.Chararray ((4, 5))
str_arr [:] = „a”
Drukuj (str_arr)

Kompilator generuje następujące dane wyjściowe po wykonaniu naszego kodu. Omówmy, co się stało i dlaczego system dał nam to wyjście. Całkowite elementy w naszej tablicy to „20”. Nasza tablica ma „4” wiersze i ma kolumny „5”. Wynika to z faktu, że jeśli przekazamy wartość (4,5) jako parametr do naszej funkcji, funkcja przyjmuje ten parametr jako kształt tablicy. Tak więc tworzy naszą tablicę postaci w takim kształcie, że musi mieć cztery wiersze i pięć kolumn. Po przypisaniu kształtu do naszej tablicy przekazujemy postać „A” do naszej zmiennej STR_ARR. W naszym wyjściu widzimy, że system wydrukował ciąg „a” jako wyjście, co oznacza, że ​​jest to nasza tablica ciągu.

Przykład 2

W poprzednim przykładzie próbowaliśmy wyjaśnić, jak działa funkcja Chararray. W tym przykładzie sprawdzamy, czy ten typ jest kompatybilny z innymi danych dotyczącymi parsowania lub rzucania typu, czy nie. Aby sprawdzić, wzięliśmy dwie zmienne str_array i int_arr. Jak sama nazwa wyjaśnia, str_arr przechowuje tablicę ciągów, a int_arr przechowuje tablicę int. Przekazujemy „5” do naszej funkcji, co oznacza, że ​​nasza tablica to 1d i ma pięć elementów.

Przekazujemy liczby w formacie ciągów do naszej tablicy, aby system traktował te wartości jako znaki. Następnie tworzymy prostą tablicę, przekazujemy naszą tablicę string. Teraz wykonujemy nasz kod, aby sprawdzić, czy przekształca naszą tablicę ciągów w tablicę liczb całkowitych, czy nie.

importować Numpy jako NP
str_array = np.Chararray (5)
str_array [:] = [b'1 ', b'0', b'1 ', b'0', b'1 ']
int_arr = np.tablica (str_array, dtype = np.int32)
Drukuj (str_array)
print (int_arr)

Poniżej znajduje się wyjście, które otrzymaliśmy po wykonaniu naszego kodu. Drukujemy obie tablice, aby porównać ich wyjścia, pierwsze wyjście tablicy ciągu. Widzimy, że „B” jest z każdym elementem, a każdy element tablicy jest w pojedynczych cytatach (”) tylko dlatego, że system przechowuje struny w cytatach. Tak więc, od pierwszego wyjścia, możemy powiedzieć, że nasza tablica ciągu przechowuje liczby w formacie ciągów. Teraz czekajmy na drugie wyjście.

W drugiej tablicy liczby są takie same jak w poprzedniej tablicy. Ale elementy następującej tablicy różnią się jedynie tam, gdzie nie są one zamknięte w cudzysłowie. Jest tak, ponieważ system nie przechowuje liczb całkowitych liczb z cytatami. Patrząc na nasze wyniki, możemy powiedzieć, że z powodzeniem zmieniliśmy typ naszej tablicy z ciągów na całkowitą liczbę.

Wniosek

W tym samouczku krótko omówiliśmy tablice strun w Numpy. Tablice mogą znajdować się w dowolnym formacie, takim jak liczby całkowite, znaki itp. Przyjrzeliśmy się Numpy.Charrray () funkcja biblioteki Numpy. Próbowaliśmy zrozumieć zachowanie tablic ciągu, wykonując wiele przykładów. Uprawiamy również tablice od ciągu do intensywnego. Istnieje wiele innych sposobów przechowywania i wykonywania operacji na tablicach strun w Numpy, ale wyjaśniliśmy NP.Funkcja Chararraya, która jest ważną funkcją, aby zapewnić wygodny widok tablic wartości łańcuchowych i Unicode.